//题目:
// 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。
// 第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
// 例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
// 相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，
// 第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
// 子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。

// 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。

// 示例 1：
// 输入：nums = [1,7,4,9,2,5]
// 输出：6
// 解释：整个序列均为摆动序列，各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。

// 示例 2：
// 输入：nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
// 输出：7
// 解释：这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。
// 其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ，各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。

// 示例 3：
// 输入：nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
// 输出：2
 
// 提示：
// 1 <= nums.length <= 1000
// 0 <= nums[i] <= 1000
// 进阶：你能否用 O(n) 时间复杂度完成此题? --- 贪心
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>

using namespace std;
//代码
class Solution 
{
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) 
    {
        //法一：动态规划  O(N^2)
        //1.创建dp细化表————f[i]表示：以nums[i]为结尾的作为摆动序列 的 最长子序列长度
        //                 g[i]表示：以nums[i]为结尾的，子序列中最后一个差的正负情况
        // vector<int> f(nums.size());
        // vector<int> g(nums.size());//-1表示负，1表示正，0表示正负都行
        // //2.初始化
        // f[0]=1,g[0]=0;
        // //3.填表————动态转移方程：
        // int ret=1;
        // for(int i=1;i<nums.size();i++)
        // {
        //     int max_len=1;
        //     for(int j=i-1;j>=0;j--)
        //     {
        //         if(g[j]==0 && nums[i]!=nums[j] && 1+f[j]>max_len)
        //         {
        //             max_len=1+f[j];
        //             g[i]=nums[i]-nums[j]>0?1:-1;
        //         }
        //         else if(g[j]==1 && nums[i]-nums[j]<0 && 1+f[j]>max_len)
        //         {
        //             max_len=1+f[j];
        //             g[i]=-1;
        //         }
        //         else if(g[j]==-1 && nums[i]-nums[j]>0 && 1+f[j]>max_len)
        //         {
        //             max_len=1+f[j];
        //             g[i]=1;
        //         }
        //     }
        //     f[i]=max_len;
        //     ret=max(ret,f[i]);
        // }
        // //4.确定返回值
        // return ret;

        //法二：贪心  O(N)
        if(nums.size()==1) return 1;

        int val=nums[0],flag,ret=1;

        int i=0,j=1;
        while(j<nums.size() && nums[i]==nums[j]) i++,j++;

        if(j!=nums.size())
            flag=nums[j]-nums[i]>0?1:-1;

        for(;j<nums.size();i++,j++)
            ret+=Count(nums[i],nums[j],val,flag);

        return nums[nums.size()-1]==val?ret:ret+1;
    }
    int Count(int x,int y,int& val,int& flag)
    {
        if(y==x) return 0;

        if(y-x>0 && flag==-1){
            val=x,flag=1; 
            return 1;
        }
        if(y-x<0 && flag==1){
            val=x,flag=-1;
            return 1;
        }
        return 0;
    }
};